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Octopus平台的数据服务模块提供了海量数据采集、存储以及数据并行处理等功能，供后续服务进行统一使用。数据服务开发流程如下： 图1 数据服务开发流程 地图管理：支持上传高精地图数据，可用于数据回放、仿真场景等功能。 标定管理：支持车辆、车辆传感器标定的配置，方便即时管理车辆以及标定信息。 源
标注团队 负责完成该项目的标注团队。团队需提前在创建团队中创建完毕。 预计总量 预计项目内所有任务的总量，即图片、3D点云、音频文件或文本总帧数。 数据类型 标注任务的数据类型。当前支持图片、3D点云、音频和文本四种类型。不同数据类型支持的文件格式请参见表2。 项目任务流程 除交付节点为必选之外
距离感知更为有效。然后当LiDAR扫描线数过低时，经常无法甄别物体的类型，但是此时如果能结合LiDAR扫描和2D图像检测，则可以由3D扫描确定目标大致位置，然后用2D图像检测来识别物体类别。 通过2D3D的融合，可以弥补各自模态的不足，扬长避短，提升目标检测的整体精度。在3D检测的基础上，通过2D
抽帧是将解压后的数据包，抽出单幅画面，生成图片数据或者视频数据。 自动驾驶汽车在进行测试时会产生大量数据，车企需要对这些数据高效处理与分析，因此在进行自动驾驶研究时需要对这些原始数据有选择性、针对性地进行提取和分析，抽帧便是一种筛选数据的方式。针对数据类型，Octopus将抽帧任务分为图片抽帧和点云抽帧。
“已停止”的开发环境，用户可以单击操作栏的“启动”重新把开发环境加入任务队列。 删除开发环境 选择操作栏的“更多 > 删除”，删除开发环境。 开发环境允许的操作与所处状态约束关系请见下表： 表3 开发环境相关操作与所处状态约束 状态 状态描述 是否占用GPU资源 打开 VS CODE接入 下载私钥 启动 停止 编辑
与datahub对接的算法镜像制作 图1 算法镜像 如上图所示，算法与仿真平台datahub通过grpc连接，通过接收osi数据作为输入，并将算法内部信号输出到datahub。 仿真平台可以生成仿真的osi和算法pb，用于3d回放展示和算法的白盒化评测。 具体grpc连接data
型（例如int、float、string类型，scalar类型，简单的struct类型等）构建的复杂类型，一般用于表示抽象的道路结构，与地图文件中的具体的道路结构建立关联。osc2.0支持的struct类型有：odr_point、position_3d、road_point、or
入在线仿真器，用户进入机器后，机器显示红色按钮占用，用户退出在线仿真界面不会自动释放机器，会保持占用状态。机器图片的左上角会出现释放按钮，只有占用中的用户可以释放。 图1 仿真器 加载场景 Octopus平台支持用户在仿真器中加载场景库中的场景，在线编辑、运行并回放。 单击进入在
远程桌面方式操作图形化界面的仿真软件的在线仿真服务，基于OpenSCENARIO等标准格式的仿真场景管理。泛化大量仿真场景，规控算法工程管理，多场景并行高速运行的批量仿真服务。用户可通过仿真服务完成在线仿真、仿真场景，创建仿真评测任务等。仿真服务开发流程如下。 图1 仿真服务开发流程
仅当需要使用内置评测指标计算时需要添加推理启动文件，文件名称可自定义，将该文件置于模型目录下。 为了显示以上文件的使用流程，可参考如下图示： 图1 使用流程 模型文件基本要求 模型文件通常包括模型图和模型权重文件，具体内容视用户算法决定，无其他要求。如果需要使用内置指标计算，则需满足以下条件： 自定义模型
数据递送 数据递送流程如下： 图1 数据递送流程图 新建订单 在左侧菜单栏中，单击“数据合规”。 选择“数据递送”页签，单击“新建订单”。 数据盘个数：设置数据盘个数，输入值必须在1到12之间。 备注：简要描述订单信息。 勾选“我已阅读并同意《八爪鱼自动驾驶云服务声明》”。 单击
ontent-type”。 对于获取用户Token接口，返回如图1所示的消息头。 其中“x-subject-token”就是需要获取的用户Token。有了Token之后，您就可以使用Token认证调用其他API。 图1 获取用户Token响应消息头 响应消息体 响应消息体通常以结
高精地图：当视频中含有高精地图map_id时，此选项才会显示。显示“路面”，控制高精地图路面显示或者隐藏。 数据图表 在数据回放过程中，数据图表以曲线的形式显示各个数据指标值变化情况。 选择“数据图表”页签，单击“添加图表”。 选择配置。 单击“确认”，左侧数据图表侧以曲线的形式展示数据。
进入总览数据页面： 登录Octopus服务平台，在左侧菜单栏中单击“数据资产 > 数据总览”。 图1 数据总览 表1 总览页面说明 序号 区域名称 说明 1 采集数据统计 平台数据量的统计信息，并图形化展现历史数据趋势。 2 今日任务状态监控 统计并显示当日算子作业，回放仿真，内部作业的
repeated VehicleFrame vehicle_info = 1; } Camera 采集的camera数据通过转换工具可以保存为“.jpg”图片数据。 Lidar 采集的点云数据通过转换工具可以保存为标准的pcd格式数据。 Gnss 对于卫星导航系统数据录制的消息格式，需遵循一定规
kind：唯一类型标识，LineChart标识为折线图，多用于趋势对比，如PR图。 spec：数据主体。 name：折线图名称。 legends：图例，列表形式，与data对应。 axes：坐标轴设定，x轴与y轴名称。 data：折线图数据主体，每个列表表示一个图例数据（包括x/y双轴）。 饼图 { "kind":
repeated VehicleFrame vehicle_info = 1。 } Camera 采集的camera数据通过转换工具可以保存为”.jpg”图片数据。 Lidar 采集的点云数据通过转换工具可以保存为标准的pcd格式数据。 Gnss 对于卫星导航系统数据录制的消息格式，需遵循一定规
数据类型：根据模板包含的样本类型选择图片、3D点云、音频或文本。 标注：从下拉框中选择符合用户业务所需的标注物。用户可自定义添加标注物以满足业务所需。 预标注 标注类型：预标注，该标注模板用于预标注任务。 数据类型：根据模板包含的样本类型选择图片、3D点云、音频或文本。 模型来源：根据模型的来源来选择。
repeated VehicleFrame vehicle_info = 1。 } Camera 采集的camera数据通过转换工具可以保存为“.jpg”图片数据。 Lidar 采集的点云数据通过转换工具可以保存为标准的pcd格式数据。 Gnss 对于卫星导航系统数据录制的消息格式，需遵循一定规
未提交的标注批次任务列表。 单击未指定标注员的子任务名称后“操作”栏内的“认领”，认领该任务。 单击该任务名称进入任务页签。 单击任意一张图片，进行人工标注。 单击“统计信息”，查看该任务详情，项目任务流程以及标注对象统计信息。 任务详情：任务名称、数据类型、标注状态、任务包含的标注信息等。
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